每日论文速递 | 李飞飞领衔建立具身AI最新数据集BEHAVIOR-1K

深度学习自然语言处理 分享 整理：pp

摘要：我们推出的 BEHAVIOR-1K 是以人为中心的机器人技术综合模拟基准。BEHAVIOR-1K 包括两个部分，由 "您希望机器人为您做什么？"的广泛调查结果指导和推动。第一部分是对 1000 种日常活动的定义，以 50 个场景（房屋、花园、餐厅、办公室等）为基础，其中有 9000 多个标注了丰富物理和语义属性的物体。其次是 OMNIGIBSON，这是一个新颖的模拟环境，通过对刚体、可变形体和液体进行逼真的物理模拟和渲染来支持这些活动。我们的实验表明，BEHAVIOR-1K 中的活动是长视距的，并且依赖于复杂的操作技能，这两点对于最先进的机器人学习解决方案来说仍然是一个挑战。为了校准 BEHAVIOR-1K 的模拟与现实之间的差距，我们进行了一项初步研究，将在模拟公寓中使用移动机械手学习到的解决方案转移到现实世界中。我们希望，BEHAVIOR-1K 以人为本的特性、多样性和现实性，能使其在具身人工智能和机器人学习研究中发挥重要作用。

https://arxiv.org/abs/2403.09227

Q1: 这篇论文试图解决什么问题？

A：这篇论文介绍了BEHAVIOR-1K，这是一个全面的模拟基准测试，旨在推动以人为本的机器人技术的发展。具体来说，它试图解决以下问题：

人类需求为中心的基准设计：目前的机器人和AI研究中的许多任务是由研究人员设计的，而这些任务是否真正满足人类需求并不清楚。BEHAVIOR-1K通过广泛的调查研究，收集了人们希望机器人为他们完成的日常活动，从而确保基准测试能够反映出人类的真实需求。

活动的多样性和场景的真实性：在设计基准测试时，需要考虑到活动类型的多样性以及模拟环境的真实性。BEHAVIOR-1K包含了1000种日常活动，这些活动分布在50个场景中，每个场景都有丰富的物体，并且具有丰富的物理和语义属性。

模拟环境的现实性：为了有效地训练和测试机器人代理，需要一个能够真实模拟物理环境的仿真平台。**BEHAVIOR-1K引入了OMNIGIBSON，这是一个新型的仿真环境，支持刚体、可变形体和流体的真实物理模拟和渲染。**

长视野活动和复杂操作技能的挑战：BEHAVIOR-1K中的活动通常是长视野的，需要复杂的操作技能，这对即使是最先进的机器人学习解决方案来说也是一个挑战。论文通过实验表明，即使是单一的活动，对于当前的AI算法来说也极其具有挑战性。

缩小仿真与现实之间的差距：为了使BEHAVIOR-1K成为未来模拟到现实（sim-to-real）机器人研究的可靠测试平台，论文还提供了一个初步研究，探讨了如何将在模拟公寓中学习的解决方案转移到现实世界的对应物。

总的来说，BEHAVIOR-1K旨在通过提供一个人类中心的、多样化和真实的基准测试，来推动具身AI和机器人学习研究的发展。

Q2: 有哪些相关研究？

A：这篇论文提到了多个与BEHAVIOR-1K相关的研究领域和具体工作，包括：

具身AI基准测试：论文提到了多个在模拟环境中开发的具身AI基准测试，如VirtualHome、ALFRED、Habitat 2.0、TDW Transport、SAPIEN ManiSkill、Watch-And-Help、RFUniverse、IKEA Furniture Assembly、RLBench、Metaworld、Robosuite、SoftGym、DeepMind Control Suite、OpenAIGym、Habitat 1.0和Gibson等。

机器人学习：论文讨论了机器人学习算法，特别是在模拟环境中训练移动操作器的性能，并探讨了将这些解决方案转移到现实世界的问题。

视觉和自然语言处理基准测试：论文引用了多个视觉和自然语言处理领域的基准测试，如ImageNet、COCO、PASCAL VOC、Visual Genome、KITTI、ActivityNet等，这些基准测试推动了这些领域的发展。

人类中心的AI研究：论文提到了关于人类中心AI的研究，强调了开发满足人类需求、目标和价值的AI系统的重要性。

机器人挑战赛：论文提及了RoboCup@Home和DARPA Robotics Challenge等机器人挑战赛，这些比赛为服务机器人和自主车辆的开发提供了基准测试。

仿真环境和物理引擎：论文中提到了Nvidia Omniverse和PhysX 5，这些是用于构建OMNIGIBSON仿真环境的基础技术。

强化学习算法：论文中使用了强化学习算法，如Soft Actor-Critic (SAC)和Proximal Policy Optimization (PPO)，来训练代理执行BEHAVIOR-1K中的活动。

这些相关研究为BEHAVIOR-1K的开发提供了背景和基础，同时也表明了该领域的研究趋势和发展方向。

Q3: 论文如何解决这个问题？

A：论文通过以下几个关键组件和步骤来解决提出的问题：

广泛的调查研究：为了确保基准测试能够反映人类的真实需求，研究者们进行了一项涉及1461名参与者的广泛调查，以收集人们希望机器人为他们完成的日常活动。这项调查基于时间使用调查和WikiHow文章，涵盖了2000多种活动，并要求参与者对这些活动进行评分，以表达他们希望机器人执行这些活动的意愿。

BEHAVIOR-1K DATASET：基于调查结果，研究者们定义了1000种日常活动，并为这些活动创建了一个知识库，其中包含了活动的定义、涉及的对象及其属性和状态转换。这个数据集使用了BEHAVIOR Domain Definition Language (BDDL) 来描述活动，并且包含了50个场景和9000多个对象模型，这些模型带有丰富的物理和语义注释。

OMNIGIBSON仿真环境：为了支持这些活动的现实模拟，研究者们开发了OMNIGIBSON，这是一个建立在Nvidia Omniverse和PhysX 5之上的仿真环境，能够实现刚体、可变形体和流体的真实物理模拟和渲染。OMNIGIBSON提供了高级的模拟特性，如温度、湿度、可变形体和流体动力学等。

实验和评估：研究者们在OMNIGIBSON中对几种代表性活动进行了实验，评估了现有的基于视觉的强化学习算法（如RL-VMC、RL-Prim.和RL-Prim.Hist.）在这些活动上的表现。实验结果表明，即使是单一的活动也对当前的AI算法构成了极大挑战，特别是对于长视野任务和需要复杂操作技能的任务。

模拟到现实的转移研究：为了缩小仿真与现实之间的差距，研究者们在一个真实的机器人平台上进行了实验，将模拟中学到的解决方案转移到现实世界中。他们创建了一个真实公寓的数字副本，并在真实世界和模拟环境中进行了比较实验，以识别和分析造成差距的主要因素。

通过这些方法，论文不仅提出了一个新的具身AI基准测试，而且还提供了有关如何改进AI在这些活动中的性能的见解，并为未来的研究提供了有价值的指导。

Q4: 论文做了哪些实验？

A：论文中进行了以下几类实验来评估BEHAVIOR-1K基准测试：

强化学习算法评估：研究者们选择了三种典型的活动（CollectTrash、StoreDecoration和CleanTable），并使用三种不同的基于强化学习的算法来解决这些任务：

• RL-VMC：基于视觉的运动控制（visuomotor control），直接从图像到低级关节命令的RL解决方案。
• RL-Prim.：基于PPO算法的RL解决方案，利用一组基于采样的运动规划器的动作原语（primitives）。
• RL-Prim.Hist.：RL-Prim.的变体，额外考虑历史观测信息（3步）以帮助解决状态的混淆问题。

这些算法在OMNIGIBSON环境中被训练和评估，以测试它们在完成BEHAVIOR-1K活动中的性能。

效率和成功率分析：除了任务成功率之外，还评估了算法的效率，包括移动距离、模拟时间和物体位移等指标。

动作原语的影响分析：进行了消融研究，以分析在没有简化假设（如抓取和运动执行的简化）的情况下，RL-Prim.算法的性能变化。

真实机器人上的实验：在一个真实的移动操作器机器人（Tiago）上进行了实验，以评估在现实世界中执行BEHAVIOR-1K活动的性能。这包括了使用YOLOv3进行物体检测，以及使用采样运动规划器来执行动作原语。

模拟与现实之间的差距分析：通过比较模拟环境和真实世界中的传感器信号和算法性能，分析了导致模拟到现实转移差距的因素。

这些实验不仅展示了BEHAVIOR-1K活动的挑战性，而且还提供了关于如何改进AI算法以更好地解决这些任务的见解。通过这些实验，研究者们能够识别和分析造成模拟与现实之间差距的主要因素，为未来的研究提供了有价值的指导。

Q5: 有什么可以进一步探索的点？

A：论文中提出的BEHAVIOR-1K基准测试为未来的研究提供了多个可以进一步探索的点：

算法改进：尽管论文中的实验展示了现有算法在BEHAVIOR-1K任务上的挑战，但仍有很大的空间来改进这些算法，特别是针对长视野任务和复杂物理操作的技能。

模拟到现实的转移：论文提供了初步的模拟到现实转移研究，但这是一个活跃的研究领域，需要更多的工作来开发有效的技术，以便在现实世界中部署和应用从模拟中学习到的解决方案。

多模态感知：虽然BEHAVIOR-1K提供了多种视觉模态，但可以探索如何结合非视觉感知（例如触觉、声音）来进一步提高机器人的感知能力。

人类-机器人交互：BEHAVIOR-1K中的活动目前不涉及与人类的直接交互。研究如何设计能够与人类自然交互的机器人系统是一个重要的研究方向。

更复杂的任务和场景：BEHAVIOR-1K已经包含了1000种活动，但现实生活中的任务和场景远比这更复杂。未来的研究可以探索如何设计和模拟更复杂的活动和场景。

实时仿真和硬件加速：提高仿真环境的运行速度和实时性对于机器人研究和开发至关重要。研究如何利用新的硬件技术（如更快的GPU）和软件优化来提高仿真性能是一个值得探索的领域。

社会和伦理影响：随着自主机器人技术的发展，需要考虑其对社会和伦理的影响，包括隐私、就业和责任等问题。

开放源代码和社区贡献：BEHAVIOR-1K的开源性质鼓励社区贡献和合作。研究如何构建一个活跃的社区，以共同推动基准测试的发展和应用，是另一个潜在的研究方向。

这些探索点不仅有助于推动具身AI和机器人技术的进步，还可能带来新的科学发现和技术创新。

Q6: 总结一下论文的主要内容？

A：这篇论文介绍了BEHAVIOR-1K，这是一个全新的人类中心的、具身AI的模拟基准测试，旨在推动机器人技术的研究和发展。以下是论文的主要内容概述：

背景与动机：论文讨论了具身AI领域中基准测试的重要性，并指出现有基准测试通常由研究人员设计的任务组成，可能不完全符合人类的真实需求。因此，需要一个基于人类需求设计的基准测试。

BEHAVIOR-1K基准测试：介绍了BEHAVIOR-1K，它包括1000个基于广泛调查的日常活动定义，这些活动分布在50个不同场景中，每个场景都包含超过9000个带有丰富物理和语义属性的对象。

OMNIGIBSON仿真环境：BEHAVIOR-1K使用OMNIGIBSON环境，这是一个建立在Nvidia Omniverse和PhysX 5之上的仿真环境，支持刚体、可变形体和流体的真实物理模拟和渲染。

实验评估：论文通过一系列实验评估了几种强化学习算法在BEHAVIOR-1K活动上的性能，发现即使是目前最先进的算法也难以解决这些复杂的、长视野的任务。

模拟到现实的差距：研究者们进行了初步研究，探讨了如何将在模拟环境中学习到的解决方案转移到现实世界中，并分析了模拟环境和真实世界之间的主要差异。

讨论与展望：论文讨论了BEHAVIOR-1K的潜力、当前的局限性以及未来的研究方向，包括算法改进、模拟到现实的转移、多模态感知等。

总的来说，BEHAVIOR-1K基准测试为具身AI研究提供了一个人类中心的、多样化和现实的测试平台，旨在推动未来机器人技术的发展，使其更好地服务于人类的日常需求。

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